DESARROLLO DE UN PROGRAMA PARA ESTUDIAR EL COMPORTAMIENTO DE UNA COLUMNA DE FRACCIONAMIENTO ETANO/ETILENO DE UNA PLANTA DE OLEFINAS
Resumen
En este trabajo se presenta el desarrollo de programas para el estudio del comportamiento de una columna de fraccionamiento Etano/Etileno, perteneciente a una planta de Olefinas. Se utilizaron una red neuronal (RNA) del tipo multicapas con propagación hacia adelante y el algoritmo de mínimos cuadrados parciales (PLS) con este propósito. El entrenamiento de la red neuronal y la obtención del modelo PLS se realizaron con datos experimentales de la planta. Estos datos experimentales se dividieron en un conjunto de prueba y un conjunto de validación. Se demostró que la red neuronal fue muy superior al algoritmo PLS para la predicción de la producción de etileno a partir de parámetros de funcionamiento de la planta. Adicionalmente, estos resultados fueron comparados con los resultados de la simulación arrojados por un paquete comercial, resultando en una buena correspondencia entre las predicciones del modelo de red neuronal y las del paquete comercial.
Descargas
Citas
Alciaturi, C.; Escobar, M.; De la Cruz, C. y Rincón, C. (2003). Partial least squares (PLS) regression and its aplication to coal analysis. Rev. Tec. Univ. Zulia. Vol 26. No 23.
AlGhazzawi, A. y Lennox, B. (2009). Model predictive control monitoring using multivariate statistics. Journal of Process Control, volume 19, issue 2, pages 314-327.
González, P. (2009). Desarrollo de un programa para estudiar el comportamiento de una columna de fraccionamiento etano/etileno de una planta de olefinas. Trabajo Especial de grado. Universidad del Zulia. Venezuela.
Kano, M.; Miyazaki, K.; Hasebe, S. y Hashimoto, I. (2000). Inferential control system of distillation compositions using dynamic partial least squares regression. Journal of Process Control, 10, 157-166.
Kennard, R. y Stone, L. (1969). Computer aided design of experiments. Technometrics, 11:137-148.
Macho, S. (2002). Metodologías analíticas basadas en espectroscopia de infrarrojo y calibración multivariante. Tesis doctoral. Departamento de Química Analítica I Química Orgánica. Universitat Rovirai Virgili. España.
Montaño, J. (2002). Redes neuronales artificiales aplicadas al análisis de datos. Tesis Doctoral. Facultad de Psicología, Universitat de Les Illes Balears. España.
Motlaghi, S.; Jalali, F. y Ahmadabadi, M. (2008). An expert system design for a crude oil distillation column with the neural networks model and the process optimization using genetic algorithm framework. Expert Systems with Applications, 35, 1540-1545.
Oller, C.; Giudici, R. & Guardani, R. (2000). Neural network based approach for optimization of industrial chemical processes. Computers and Chemical Engineering, 24, 2303-2314.
Singh, V.; Gupta, I. & Gupta, H. (2007). ANN-based estimator for distillation using Levenberg-Marquardt approach. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 20, 249-259.
